ニューラルアーキテクチャ検索
ニューラルネットワーク構造を設計および最適化するための自動化手法は、複雑性とリソース制約とのバランスを取りながら、モデルのパフォーマンスを向上させます。
検索アルゴリズム（強化学習、進化戦略、ベイズ最適化）を活用して、膨大な数のレイヤー種類・サイズ・接続の組み合わせを探索し、手動で設計されたモデルを上回るアーキテクチャを発見します。ガバナンスでは、計算予算の統制、発見されたアーキテクチャの再現性の追跡、公平性および効率性に関する制約の適用、さらにNASで生成されたモデルが解釈可能性およびデプロイ要件を満たしていることの検証を実施する必要があります。
ビジョンAIチームは、組立ラインにおける欠陥検出向けに最適化されたCNNを探索するためにNASを活用しています。FLOP予算の制約下で1,000回の試行による探索を実施した結果、NASはベースラインと比較して精度を1%向上させ、パラメータ数を30%削減した軽量アーキテクチャを導き出しました。チームは再現性を確保するため、NASの構成と最終モデルを自社のレジストリに記録しています。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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